spss统计学上机实验 主成分分析，卡方检验，随机性分布

spss统计学上机实验 主成分，卡方检验，随机性分布 统 计 学 实 验 报 告 (五) 物流一班 10513144 郝立艳 主成分分析 为了把影响消费者价格指数的因素进行总分类，把变量浓缩成几个简单的因素，用主成分 分析法。影响消费者价格指数的因素有;猪肉，水果，蔬菜，鸡蛋，通讯，衣服，交通， 医药，教育。 Total Variance Explained Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.973 33.036 33.036 2.973 33.036 33.036 2.670 29.669 29.669 2 2.583 28.704 61.740 2.583 28.704 61.740 2.423 26.917 56.586 3 1.625 18.053 79.793 1.625 18.053 79.793 2.089 23.207 79.793 4 .659 7.325 87.119 5 .518 5.755 92.874 6 .378 4.197 97.071 7 .125 1.385 98.455 8 .085 .942 99.397 9 .054 .603 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. 第一个变量对九个变量的达能力为33.036%，第二个为28.704%，第三个为 18.053%。这三个变量对九个变量的表达能力为79.793%。 Rotated Component Matrix(a) Component 1 2 3 猪肉 .849 -.231 .020 水果 .073 .963 -.109 蔬菜 .552 .481 -.120 鸡蛋 -.283 -.273 -.885 通讯 -.008 -.418 .771 衣服 -.076 .946 -.103 交通 -.179 -.216 .795 医药 -.846 -.067 .087 教育 .898 .123 .182 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations. 把以上九个因素分为三类:小于0.4的因素被删掉。 一类 猪肉 蔬菜 教育 二类 水果 衣服 三类 交通 通讯 把这三类分为新一，新2，新3，输入对应的cpi值，建立回归方程。 卡方检验 根据以往的经验或实际观测数据的分布情况，推测总体服从某种分布。 为了检验现有的数据与之前的数据比例是否一致，检验配合度利用卡方检验。 一周中，每天病人数不同，根据以往经验，分配的医生数为1,2,2,1,1,1,1，为检验医生配给是否可以满足现在病人数，利用卡方检验。 Test Statistics 周 Chi-Square(a14.911 ) df 6 Asymp. Sig. .021 a 5 cells (71.4%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 3.1. 由图可知，sig<0.05,所以存在显著差异。所以应调节医生配给数，